# 一 python高级特性之生成器
# 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
# 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
# 要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
L = [x*x for x in range(1,11)];
print(L)
g = (x*x for x in range(1,11));
print(g) # 创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g)) # 可以通过next()函数获得generator的下一个返回值
for gg in g:
	print(gg)
print('-------------------------------------------------------------------')
# 斐波那契数列
def fib(max):
	n, a, b = 1, 0, 1
	while n <= max:
		print(b)
		a, b = b, a+b
		n = n + 1
	return "over"
print(fib(8))
# 仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。
# 也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：
def fib2(max):
	n, a, b = 1, 0, 1
	while n <= max:
		yield b
		a, b = b, a + b
		n = n + 1
	return "over"
print(fib(12))
print('-------------------------------------------------------------------')
# 这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。
# 而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
# 举个简单的例子，定义一个generator，依次返回数字1，3，5：
def odd():
	print('step 1')
	yield 1
	print('step 2')
	yield 3
	print('step 3')
	yield 5
print(odd())
o = odd()
print(next(o))
print(next(o))
print(next(o))
# print(next(o))
# 可以看到，odd不是普通函数，而是generator，在执行过程中，遇到yield就中断，下次又继续执行。执行3次yield后，已经没有yield可以执行了，所以，第4次调用next(o)就报错。
# 回到fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。
# 同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：
for n in fib2(10):
	print(n)
for n in odd():
	print(n)
print('-------------------------------------------------------------------')
# 杨辉三角
def triangle(max):
	n = 1
	show = [1]
	while n <= max:
		yield show
		newShow = [1]
		for a in range(0, n-1):
			newShow.append(show[a] + show[a+1])
		newShow.append(1)
		show = newShow
		n = n + 1
for a in triangle(15):
	print(a)
print('-------------------------------------------------------------------')
def triangle2(m):
	n = 1
	s = [1]
	while n <= m:
		yield s
		s = [1] + [ s[x] + s[x + 1] for x in range(n-1)] + [1]  # X是从0开始 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
		n = n + 1
for a in triangle2(15):
	print(a)
for x in range(0):
	print(x)
print('-------------------------------------------------------------------')
# 二 python高级特性之迭代器
# 可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
# 一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；	
# 一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。	
# 这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
# 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
from collections import Iterable
print(isinstance([], Iterable))
print(isinstance((), Iterable))
print(isinstance({}, Iterable))
print(isinstance(set([]), Iterable))
print(isinstance("abc", Iterable))
print(isinstance((x*x for x in range(10)), Iterable))
print(isinstance(100, Iterable))
# 而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
# 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
# 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：	
print('-------------------------------------------------------------------')
from collections import Iterator
print(isinstance([], Iterator))
print(isinstance((), Iterator))
print(isinstance({}, Iterator))
print(isinstance(set([]), Iterator))
print(isinstance("abc", Iterator))
print(isinstance((x*x for x in range(10)), Iterator))
print(isinstance(100, Iterator))
print('-------------------------------------------------------------------')	
# 生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
# 把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：	
print(isinstance(iter([]), Iterator))
print(isinstance((), Iterator))
print(isinstance(iter({}), Iterator))
print(isinstance(set([]), Iterator))
print(isinstance(iter("abc"), Iterator))
print(isinstance((x*x for x in range(10)), Iterator))
print(isinstance(iter(100), Iterator))
print('-------------------------------------------------------------------')	
# 你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。
# 可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
# Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。	
# 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

# 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

# 集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

# Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

# for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    # pass
# 实际上完全等价于：

# 首先获得Iterator对象:
# it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
# while True:
    # try:
        # 获得下一个值:
        # x = next(it)
    # except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        # break	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	








